近红外光谱分析新方法：PLS-DA-SVM软测量技术

"该资源是一篇2012年发表在浙江大学学报(工学版)上的工程技术论文，主要探讨了一种结合偏最小二乘判别分析(PLS-DA)与支持向量机(SVM)的近红外光谱软测量方法(PLS-DA-SVM)，用于提高近红外光谱分析的精度。该方法通过二叉树结构进行多类分类，利用PLS-DA构建节点分类器，并借助PLS-SVM建立每类样本的定量模型。在汽油的研究法辛烷值预测实验中，这种方法表现出较高的准确性和稳定性。" 文章详细介绍了为提高近红外光谱分析的精度而提出的新方法——PLS-DA-SVM。在传统的近红外光谱分析中，偏最小二乘(PLS)和支持向量机(SVM)都是常用的工具，但各有其局限性。PLS擅长发现变量间的线性关系，常用于数据分析和建模，而SVM在处理非线性问题时表现优秀，尤其适用于分类任务。 PLS-DA-SVM方法结合了两者的优势，首先使用PLS-DA进行预处理，构建二叉树结构进行多类别的分类。PLS-DA是一种监督学习算法，它通过分解数据来提取与目标变量相关的成分，进而实现样本的分类。二叉树结构可以有效处理多个类别的分类问题，每个节点由PLS-DA建立分类器，根据样本特征将其分配到相应的子集。 接下来，PLS-SVM用于每类样本的定量模型建立。PLS-SVM是PLS与SVM的结合，它结合了PLS的变量选择能力和SVM的非线性分类能力，可以更好地适应近红外光谱数据的复杂性。当面对新的预测样本时，先通过PLS-DA分类树将其分到对应类别，然后应用相应的PLS-SVM模型进行定量分析。 实验部分，研究者利用这种方法建立了汽油的研究法辛烷值的软测量模型，总共对57个来自两个批次的成品汽油样本进行了分析。通过蒙特卡洛交叉验证，结果显示在汽油牌号的识别上，平均分类错误率仅为0.07%，远低于其他常规分类方法。同时，对于研究法辛烷值的预测，均方误差达到了0.243，复相关系数高达0.991，表明这种方法的预测性能显著优于PLS、LSSVM等传统方法。 总结来说，PLS-DA-SVM方法通过集成PLS-DA的分类能力和PLS-SVM的非线性建模能力，为近红外光谱分析提供了一个更为精确和稳定的解决方案，特别适用于化学和工业过程中的质量控制和在线监测。